• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권7호
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• pp.1-9
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• 2011

멤리스터(Memristor)는 메모리 레지스터의 합성어로 흐른 전하량에 따라 저항이 스스로 변하고 전원이 끊긴 상태에서도 저항 상태가 기억되는 특수한 메모리 소자이다. 본 논문에서는 차세대 메모리소자로 주목받고 있는 멤리스터를 모델링하고 SPICE 시뮬레이션을 위한 behavior모델을 제시한다. 그리고 제안된 모델을 바탕으로 멤리스터 기반의 M_CAM(Memristor MOS content addressable memory)을 설계하였다. 제안된 M_CAM은 기존의 CAM에 비해서 단위 셀 면적과 평균 전력소모가 각각 40%, 96% 감소하였다. 칩은 0.13${\mu}m$ CMOS 공정에서 공급전압이 1.2V를 갖도록 설계되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권12호
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• pp.39-45
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• 2003

칩의 크기가 증가함에 따라 VHDL 모델의 설계검증은 점점 어려워지고, 많은 시간을 소모하는 과정이 되고 있다. 최근에 VHDL 모델을 검증하기 위하여 베이지안 예측과 정지법(stopping rule)을 이용한 방법들이 소개되고 있다. 이 논문에서는 VHDL 모델을 검증하기 위하여 정지법을 사용할 때 클럭 사이클을 줄일 수 있는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 세미랜덤변수를 정의하고, 정지법이 동작 중에 세미랜덤변수의 영역에 존재하는 데이터를 생략하여 정지점stopping point)을 줄이고, 두 번째 방법은 정지법의 페이즈가 변화시에 베이지안 파라미터의 기존 값을 그대고 유지하여 클럭 사이클을 줄이는 방법이다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 12개의 VHDL 모델에 대하여 분기검출율에 관한 모의실험을 하였으며, 기존의 방법과 비교하여 분기검출율은 0.6% 줄었지만 25% 이상의 클럭 사이클을 줄일 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제51권3호
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• pp.447-470
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• 2014

Numerical simulation of the non-linear behavior of (RC) structural walls subjected to severe earthquake ground motions requires a reliable modeling approach that includes important material characteristics and behavioral response features. The objective of this paper is to optimize a simplified method for the assessment of the seismic response and damage development analyses of an RC structural wall building using macro-element model. The first stage of this study investigates effectiveness and ability of the macro-element model in predicting the flexural nonlinear response of the specimen based on previous experimental test results conducted in UCLA. The sensitivity of the predicted wall responses to changes in model parameters is also assessed. The macro-element model is next used to examine the dynamic behavior of the structural wall building-all the way from elastic behavior to global instability, by applying an approximate Incremental Dynamic Analysis (IDA), based on Uncoupled Modal Response History Analysis (UMRHA), setting up nonlinear single degree of freedom systems. Finally, the identification of the global stiffness decrease as a function of a damage variable is carried out by means of this simplified methodology. Responses are compared at various locations on the structural wall by conducting static and dynamic pushover analyses for accurate estimation of seismic performance of the structure using macro-element model. Results obtained with the numerical model for rectangular wall cross sections compare favorably with experimental responses for flexural capacity, stiffness, and deformability. Overall, the model is qualified for safety assessment and design of earthquake resistant structures with structural walls.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.517-521
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• 2008

웜은 사람의 개입 없이 취약점이 존재하는 네트워크 서비스에 대한 공격을 시행하고 사용자가 원치 않는 패킷을 복사 및 전파하는 악성코드이다. 기존의 웜 탐지 기법은 주로 시그너쳐 기반의 방식이 주를 이루었으나 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 행동 특성을 감지하는 방식이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 웜 행동 주기와 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 및 방지 방법을 제안하고, 제안된 탐지 및 방지 모델 적용 시 웜의 감염 속도가 감소되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명한다. 제안하는 웜 탐지모델은 규모가 큰 시그너쳐 데이타베이스가 필요하지 않을 뿐더러 컴퓨팅 파워가 비교적 적게 소요되므로, 개인용 컴퓨터 뿐 아니라 유비쿼터스와 모바일 환경과 같이 개별 기기가 낮은 컴퓨팅 파워를 가지는 상황에도 적합하다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.213-222
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• 2018

본 연구는 고령운전자의 교통사고율 감소를 위하여 고령자의 운전패턴 인식을 통해 교통사고위험지수를 도출하고 그에 따라 운전면허증의 갱신 및 반납 정책에 반영하고자 실시되었다. 먼저, 고령운전자의 행동특성을 분석하여 교통사고를 유발하는 주요요인을 도출하여 교통사고 위험지수를 정의한다. 둘째, 자동차에 부착된 카메라, 거리센서와 스마트폰을 통하여 고령자의 운전패턴으로부터 교통사고 위험지수를 측정하는 방법을 제시한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 3개의 문턱 값을 도출하여 측정된 교통사고 위험지수로부터 사고위험도를 4단계로 판별하고 고령 운전자의 안전운전을 보장하기 방안을 제시한다. 제안하는 방법에 따라 고령운전자의 운전능력을 객관적으로 평가하여 운전면허 갱신주기의 재설정 및 자진 반납을 유도함으로써, 고령운전자의 교통사고 증가로 인한 사회적 비용을 최소화하기 위한 운전면허증 관리정책 수립에 적극 활용 가능할 것이라 믿는다.

• 여성건강간호학회지
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• 제16권2호
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• pp.166-176
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• 2010

Purpose: The study was done to examine the effects of cognition-behavior integrated breast cancer prevention education, in which a breast model with interchangeable nodules was utilized, on the self-competency of nursing students in performing breast cancer education. Methods: A nonequivalent control group non-synchronized design was used. A traditional lecture intervention was provided for 49 3rd year college of nursing students (control group) while the integrated breast cancer prevention education was given to 47 3rd year students in the same college one year later (experimental group). The integrated breast cancer prevention education was developed by the research team to strengthen the competency of cognitive and behavioral components in education on breast cancer. Results: Effects of the intervention were found to be significant through all study variables: knowledge about breast cancer (t=7.79, p <.001), breast cancer risk awareness (t=2.05, p <.05), self-competency of breast self-exam (t=8.27, p <.001), and intention to teach breast self-exam (t=3.87, p <.001). Conclusion: The integrated breast cancer prevention education was useful to improve not only knowledge about breast cancer but competency in performing breast examination for nursing students who acquired technical skills from various simulation nodules. As the program helped the students to be prepared as confident educators, future application of the module is recommended for academic curricula.

• 국제지역연구
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• 제16권3호
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• pp.239-266
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• 2012

본 논문은 세계적 수준의 양적인 성장에도 불구하고 여러 가지 문제점을 갖고 있는 국내의 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 개선방향을 모색하고자 한다. 우리나라의 장내 파생상품시장에서는 외가격 또는 극외가격의 거래비중이 높고, 미결제약정 당 거래량이 많아 포지션을 짧게 보유하는 투기적 거래의 성향이 강한 것으로 보인다. 또한 외국에 비해 개인투자자의 파생상품시장 참여가 높은데 이로 인한 손실이 지속되고 있고 개인투자자들의 부가 기관 및 외국인투자자들에게 이전되고 있다. 이처럼 여러 문제점을 갖고 있는 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 정비방향을 모색하기 위해 투자자보호를 위한 행위규제 측면에서 향후 규제체계 개선방향에 대한 여러 가지 방안을 제안한다. 우선 투기성향의 거래를 완화하기 위해서는 현재 외가격 위주로 거래되고 있는 코스피200옵션시장을 등가격 위주의 시장으로 유도할 필요성이 있다. 이를 위해 등가격 거래에 대한 거래수수료 할인 또는 면제, 등가격 종목에 대한 시장조성자제도 도입 등을 고려할 수 있다. 개인투자자 보호를 위해서는 전문투자자와 개인투자자에 대한 차등 규제, 기본예탁금 관리 강화, 위험관리 교육 및 모의거래 기회 확대 등을 시행 가능한 방안으로 제안하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.95-103
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• 2022

국방에서 교육훈련의 목표는 적과 싸워 이길 수 있는 강한 전투원을 육성하는데 있다. 우리 군은 장병 교육훈련의 중요성을 깊이 인식하고 다양한 과학화훈련체계들을 도입해 오고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 장병 교육훈련 수준을 유지하고 강화하기 위한 병영 환경은 점차 어려워지는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문헌조사 연구를 통해 장병 교육훈련 개선을 위한 게임의 효과분석을 실시하고 그 활용방안에 대한 연구를 실시하였다. 문헌분석 결과 게임체계의 도입은 인지영역과 행동영역 전반에서 다양한 효과를 기대할 수 있었다. 이러한 효과분석을 토대로 용도별 게임체계 운용개념과 형상을 도출하였으며, 게임체계를 활용한 개선된 교육훈련 방안을 제안하였다.

• Computers and Concrete
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• 제31권5호
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• pp.405-417
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• 2023

The submerged floating tunnel (SFT) is tethered by mooring lines anchored to the seabed, therefore, the structural integrity of the anchor should be sensitively managed. Despite their importance, reaction forces cannot be simply measured by attaching sensors or load cells because of the structural and environmental characteristics of the submerged structure. Therefore, we propose an effective method for estimating the reaction forces at the seabed anchor of a submerged floating tunnel using a structural pattern model. First, a structural pattern model is established to use the correlation between tunnel motion and anchor reactions via a deep learning algorithm. Once the pattern model is established, it is directly used to estimate the reaction forces by inputting the tunnel motion data, which can be directly measured inside the tunnel. Because the sequential characteristics of responses in the time domain should be considered, the long short-term memory (LSTM) algorithm is mainly used to recognize structural behavioral patterns. Using hydrodynamics-based simulations, big data on the structural behavior of the SFT under various waves were generated, and the prepared datasets were used to validate the proposed method. The simulation-based validation results clearly show that the proposed method can precisely estimate time-series reactions using only acceleration data. In addition to real-time structural health monitoring, the proposed method can be useful for forensics when an unexpected accident or failure is related to the seabed anchors of the SFT.